AI 赛道再添新玩家,阿里、蚂蚁、百度三家大厂悄然布局,上线多款实用型 AI 产品,覆盖穿搭购物、社交输入、信息检索三大高频场景。这些产品没有高调宣传,却凭借精准的需求洞察和实用功能,悄悄走进用户生活,从 AI 虚拟试衣到趣味表情包生成,再到无广告智能搜索,让 AI 技术真正融入日常,实用性拉满。
阿里双管齐下:Lookie+Gensmo,AI 穿搭覆盖海内外
阿里在 AI 时尚领域双线发力,不仅推出面向国内用户的 Lookie AI 穿搭应用,还通过投资孵化海外产品 Gensmo,打造 “发现 - 试穿 - 购买” 的全流程购物闭环,重构服饰消费链路。
Lookie:0 成本解锁个性化穿搭,一键直达淘宝下单
作为阿里妈妈万相实验室孵化的 AI 穿搭助理,Lookie 专为年轻消费人群设计,从微信、淘宝小程序升级为独立 App,功能持续丰富:
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高精度数字分身:用户上传 1 张正面照或 3-15 张半身照,十几分钟内即可生成高度还原的专属数字形象,支持体型修改,还原真实身材特征;
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海量风格试穿:1 分钟内完成美拉德风、甜心芭比风、新中式、艺术生风等潮流款式试穿,还能自由更换发型发色,搭配敦煌飞天、洛可可复古等写真模板,生成穿搭大片;
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社交 + 购物闭环:内置 “试穿 - 讨论 - 种草” 社交圈子,用户可分享试衣照交流心得,看到心仪款式能直接跳转淘宝查看同款下单,实现 “所见即所得”;
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多元附加服务:涵盖电子衣橱管理、AI 发型模拟等功能,构建沉浸式时尚体验空间,满足个性化探索需求。
Gensmo:海外 Fashion Agent,3D 试衣 + 精准推荐
阿里投资千万美金孵化的海外 AI 时尚应用 Gensmo(谐音 “真时髦”),定位 “首个 Fashion Agent”,核心功能更侧重全球化与精准化:
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沉浸式 3D 试衣:1 张自拍即可创建高精度 3D 虚拟形象,5 秒内试穿任意单品,真实还原衣物悬垂感与合身度,告别传统试衣局限;
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场景化时尚推荐:基于深度学习算法,分析用户穿搭喜好、身材特征和生活场景,从全球数百万件商品中精准推荐,推荐机制优先质量与合身度,不受广告金影响;
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无缝购物链路:整合主流品牌官网和海外独立站,用户从灵感获取到下单购买一键完成,重新定义海外时尚购物体验。
值得注意的是,AI 试穿虽提升了购物效率与乐趣,但也存在潜在风险:试穿效果与真实身形、面貌的偏差,或过于理想化的呈现,可能导致用户收到实物时产生心理落差,这对模型精度和个性化匹配提出了更高要求。
蚂蚁豌豆羊输入法:Z 世代专属,不止输入还能 AI 整活
蚂蚁集团推出的豌豆羊输入法,打破传统输入法的功能边界,化身 Z 世代的 “社交神器”,集输入、回复、表情包创作于一体,成为功能大杂烩式的趣味工具:
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多元输入基础:支持拼音、手写、语音、五笔等多种输入方式,中英文、数字、符号无缝混合输入,无需频繁切换,满足不同用户习惯;
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AI 替身智能回复:接入大模型,支持上传聊天截图生成回复,内置 “恋爱学长”“夸夸甜美”“毒舌怼人”“宫斗” 等 7 种 AI 人设,高情商应对社交场景,还能连接深度思考功能,模仿用户语气输出回复;
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表情包创作利器:基于 AI 生图能力,提供 AI 配梗、AI 重绘、图像贴纸三大编辑工具,还有清宫换脸等表情包模板,上传照片即可制作专属搞怪表情,解决社交表情包库存告急问题;
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个性化定制:支持主题更换和角色切换,用户可打造专属输入风格,让输入法更具时尚感与个性化。
不过体验中也发现一些小问题,比如 AI 回复时偶尔分不清对话双方身份,部分回复的 “人机味” 较浓,仍有优化空间。
百度 Tizzy AI:无广告搜索 + 影视资源,极简体验圈粉
百度悄然上线的 Tizzy AI,是一款融合多模型能力的智能搜索 App,主打 “无广告 + 多功能”,将 AI 搜索与影视资源整合,带来清爽实用的使用体验:
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双模式 AI 搜索:支持自动模式和深度模式,自动模式快速响应简单问题,深度模式增强推理能力,解析复杂内容,还能智能总结信息,给出千人千面的个性化回答;
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海量影视资源聚合:网罗全球热门电影、电视剧、竖屏短剧,短剧专区可直接免费观看并支持倍速播放;国外影视资源通过 AI 搜索跳转国内观看链接,满足多样化观影需求;
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极简无广告体验:界面简洁直观,无冗余弹窗和信息流推荐,底部仅设 “搜索” 和 “资源库” 入口,专注核心功能,避免广告干扰;
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附加实用功能:可作为个人助理管理日程与任务,实现一站式信息管理,成为兼顾搜索与娱乐的综合性工具。
从穿搭购物到社交表达,再到信息检索与娱乐,大厂的 AI 新产品正朝着 “实用化、场景化、年轻化” 的方向发展,没有高调的宣传,却凭借对用户需求的精准捕捉,让 AI 技术真正落地到日常生活的方方面面。这些悄悄上线的产品,或许正预示着 AI 应用的下一个爆发点 —— 于细微处解决需求,让技术融入生活而不突兀。




